高雅
- 作品数：11 被引量：26H指数：3
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程交通运输工程建筑科学医药卫生更多>>
- 基于智能手机应用程序的交通出行数据采集与分析系统
- 一种基于智能手机应用程序的交通出行数据采集与分析系统，包括：位于移动终端的终端电子地图单元、终端数据上传单元、终端数据存储单元、终端用户信息记录单元、终端交通出行数据记录单元和终端注册登录单元，以及位于网络服务端的服务端...
- 彭仲仁柏丛孙健王宏伟高雅李小兵
- 文献传递
- 锥形CT应用于恒前牙复杂根管系统的研究
- 目的:运用CBCT研究上下颌前牙根管结构特点、左右对称性及与年龄、性别的关系,借以指导临床治疗,减少根管遗漏。方法:收集观察1103例患者CBCT图像（男458例,女645例）,其中上前牙6404例,下前牙6454例。以...
- 高雅
- 关键词：锥形束CT恒前牙根管增龄性
- 文献传递
- 一种便携式大气污染移动监测的智能背包及其应用
- 本发明公开了一种便携式大气污染移动监测的智能背包及其应用，解决了现有监测设备在高密度环境使用受限的弊端，其技术方案要点是包括有背包本体，还包括有安装于背包本体内部的传感器模块、散热组件、微型计算机、电源组件；背包本体呈立...
- 何红弟宋瑞峰金梦怡陈骞高雅
- 文献传递
- 高架桥对街道峡谷内PM2.5及CO垂直扩散分布的影响研究
- 近年来，随着我国城市汽车保有量和燃油消耗量的迅速攀升，城市中心区域的空气质量和生态环境急剧恶化。相关研究表明，道路机动车排放的污染物给周围居民的身体健康和工作生活带来了极大的威胁，而且为了缓解城市用地规模的限制，很多高大...
- 高雅
- 关键词：高架桥PM2.5浓度主成分分析
- 城市高架路沿侧细颗粒物的垂直分布特征研究被引量：5
- 2018年
- 以上海市高架路为对象,通过移动设备开展数据采集,建立广义加性模型,对高架路细颗粒物(PM_(2.5))浓度的垂直分布及其与微观尺度下的交通、气象、位置等因素之间的关系进行了系统研究,并将原始影响因素的主成分分析结果作为输入变量,提出基于主成分分析法(PCA)的高架路交通污染物浓度垂直变化的神经网络预测模型(PCA-BPNN).结果表明:高度、相对湿度和交通流量对PM_(2.5)浓度垂直变化有着显著影响;PCA-BPNN模型能够较好地处理污染物扩散的非线性问题,消除变量间多重共线性,有效弥补污染物垂直扩散模型在道路微观尺度上预测的不足.
- 高雅王占永路庆昌彭仲仁
- 关键词：城市高架路主成分分析神经网络模型
- 基于无人机的工业园区大气污染数据采集方法
- 一种基于无人机的工业园区大气污染数据采集方法，包括：待测区域及污染源分布网格化；设污染源对邻近区域的影响与距离成反比，并考虑污染源重要性及季节风向影响，计算所有污染源对每个网格单元的相对污染指数，进而对待测区域划分为多个...
- 彭仲仁王占永王东生柏丛路庆昌高雅
- 文献传递
- 基于无人机的大气污染数据采集装置
- 一种基于无人机的大气污染数据采集装置，包括：设置于检测舱内的VOCs自动采样罐、用于实时抽取舱外新鲜空气的进气装置和用于确保设备舱内外以及气流管道压力平衡的排气装置以及若干并联于进气装置和排气装置之间的主动式检测设备和被...
- 彭仲仁王占永路庆昌王东生柏丛高雅
- 文献传递
- 一种便携式大气污染移动监测的智能背包及监测系统
- 本实用新型公开了一种便携式大气污染移动监测的智能背包及监测系统，解决了现有监测设备在高密度环境使用受限的弊端，其技术方案要点是包括有背包本体，还包括有安装于背包本体内部的传感器模块、散热组件、微型计算机、电源组件；背包本...
- 何红弟宋瑞峰金梦怡陈骞高雅
- 文献传递
- 基于无人机平台的细颗粒物三维分布监测被引量：7
- 2017年
- 为获取高空间分辨率的污染物浓度数据,搭建了基于无人机技术的大气污染物立体监测平台,并成功获取临安市2014年11月一次重污染事件1 km以下高度的细颗粒物(PM_(2.5))浓度及同步气象场的三维分布数据。结果表明:大气湍流对PM_(2.5)浓度时空变化具有重要影响。清晨及上午大气垂直湍流活动较弱,大气稳定度较高,逆温等温层多重大气结构不利于PM_(2.5)垂直扩散。中午大气湍流活跃度最高,PM_(2.5)混合充分,垂直浓度梯度较小。下午PM_(2.5)在边界层内水平输送显著,并逐步向下沉降,说明此次重污染事件主要受外地污染源输送影响。
- 鲁斯嘉王东生李小兵王占永彭仲仁高雅
- 关键词：PM2.5无人机技术大气边界层
- 基于移动观测的路边PM2.5和CO浓度的时空分布被引量：13
- 2017年
- 基于文献建立交通污染移动观测的预处理方法,并通过上海某区域7d 26次PM_(2.5)、CO浓度观测实验进行验证,进而揭示了路边PM_(2.5)、CO浓度的空间分布及其时间变化特征.结果表明,异常高值样本剔除,背景校正及时空尺度选择等方法的有效组合,能增强污染物时空表达的客观性和可比性.交通流量大、柴油车比例高、常发性拥堵、空气流通不畅等因素往往导致繁忙路口及其相连路段PM_(2.5)、CO高浓度集聚,比清洁校园增加1.7~2.8,12~20倍.居住或生产区域的PM_(2.5)浓度高出校园2倍左右,居住小区较校园的CO浓度增幅不明显.一天中PM_(2.5)空间平均浓度呈现清晨>上午>下午>中午,CO则表现为清晨和上午相近,均大于中午和下午.湿度大和风速小不利于污染物扩散,从而造成清晨主干路附近形成污染物的高浓度集聚区.
- 王占永蔡铭彭仲仁高雅
- 关键词：交通污染数据预处理
